In [1]:
import pandas as pd
import numpy as np
import seaborn as sns
import pylab as plt

plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['Microsoft YaHei']  # 用来正常显示中文标签
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False  # 用来正常显示负号, 注意['SimHei']对应这句不行.
In [22]:
import os
file_dir = r'C:\Users\11730\OneDrive - City University of Hong Kong\Desktop\datav3\datav3\爬虫\分小时数据'
#构建新的表格名称
new_filename = file_dir + '\\new_file.csv'
df = pd.read_csv(new_filename,encoding='gb18030')
In [23]:
df.head()
Out[23]:
排名 热搜词
0 1 谢娜的主持
1 2 跨年
2 3 易烊千玺太A了
3 4 假唱
4 5 王一博水中唱跳
In [24]:
len(df)
Out[24]:
141449

jieba&thulac

In [25]:
import jieba
In [27]:
list(jieba.cut(df['热搜词'][0], cut_all=False))
Building prefix dict from the default dictionary ...
Loading model from cache C:\Users\11730\AppData\Local\Temp\jieba.cache
Loading model cost 0.792 seconds.
Prefix dict has been built successfully.
Out[27]:
['谢娜', '的', '主持']
In [35]:
list(jieba.cut(df['热搜词'][1], cut_all=False))
Out[35]:
['跨年']
In [36]:
list(jieba.cut(df['热搜词'][2], cut_all=False))
Out[36]:
['易', '烊', '千玺', '太', 'A', '了']
In [28]:
!pip install thulac
Requirement already satisfied: thulac in c:\users\11730\anaconda3\lib\site-packages (0.2.1)
In [31]:
pip list
Package                            Version
---------------------------------- -------------------
alabaster                          0.7.12
anaconda-client                    1.7.2
anaconda-navigator                 1.9.12
anaconda-project                   0.8.3
argh                               0.26.2
asn1crypto                         1.3.0
astroid                            2.4.2
astropy                            4.0.1.post1
atomicwrites                       1.4.0
attrs                              19.3.0
Note: you may need to restart the kernel to use updated packages.autopep8                           1.5.3
Babel                              2.8.0
backcall                           0.2.0
backports.entry-points-selectable  1.1.0
backports.functools-lru-cache      1.6.1
backports.shutil-get-terminal-size 1.0.0
backports.tempfile                 1.0
backports.weakref                  1.0.post1
basemap                            1.2.2
bcrypt                             3.1.7
beautifulsoup4                     4.9.1
bitarray                           1.4.0
bkcharts                           0.2
bleach                             3.1.5

bokeh                              2.1.1
boto                               2.49.0
Bottleneck                         1.3.2
brotlipy                           0.7.0
certifi                            2021.10.8
cffi                               1.14.0
chardet                            3.0.4
click                              7.1.2
cloudpickle                        1.5.0
clyent                             1.2.2
colorama                           0.4.3
comtypes                           1.1.7
conda                              4.12.0
conda-build                        3.18.11
conda-package-handling             1.7.0
conda-verify                       3.4.2
contextlib2                        0.6.0.post1
cryptography                       2.9.2
cycler                             0.10.0
Cython                             0.29.21
cytoolz                            0.10.1
dask                               2.20.0
decorator                          4.4.2
defusedxml                         0.6.0
diff-match-patch                   20200713
distlib                            0.3.2
distributed                        2.20.0
docutils                           0.16
entrypoints                        0.3
et-xmlfile                         1.0.1
fastcache                          1.1.0
filelock                           3.0.12
flake8                             3.8.3
Flask                              1.1.2
fsspec                             0.7.4
future                             0.18.2
gensim                             4.0.0
gevent                             20.6.2
glob2                              0.7
gmpy2                              2.0.8
greenlet                           0.4.16
h5py                               2.10.0
HeapDict                           1.0.1
html5lib                           1.1
idna                               2.10
imageio                            2.9.0
imagesize                          1.2.0
imbalanced-learn                   0.8.0
imblearn                           0.0
importlib-metadata                 1.7.0
intervaltree                       3.0.2
ipykernel                          5.3.2
ipystata                           0.3.8
ipython                            7.16.1
ipython-genutils                   0.2.0
ipywidgets                         7.5.1
isort                              4.3.21
itsdangerous                       1.1.0
jdcal                              1.4.1
jedi                               0.17.1
jieba                              0.42.1
Jinja2                             2.11.2
joblib                             0.16.0
json5                              0.9.5
jsonschema                         3.2.0
jupyter                            1.0.0
jupyter-client                     6.1.6
jupyter-console                    6.1.0
jupyter-core                       4.6.3
jupyterlab                         2.1.5
jupyterlab-server                  1.2.0
keyring                            21.2.1
kiwisolver                         1.2.0
lazy-object-proxy                  1.4.3
libarchive-c                       2.9
llvmlite                           0.33.0+1.g022ab0f
locket                             0.2.0
lxml                               4.5.2
MarkupSafe                         1.1.1
matplotlib                         3.2.2
mccabe                             0.6.1
menuinst                           1.4.16
mistune                            0.8.4
mkl-fft                            1.1.0
mkl-random                         1.1.1
mkl-service                        2.3.0
mock                               4.0.2
more-itertools                     8.4.0
mpmath                             1.1.0
msgpack                            1.0.0
multipledispatch                   0.6.0
navigator-updater                  0.2.1
nbconvert                          5.6.1
nbformat                           5.0.7
networkx                           2.4
nltk                               3.5
nose                               1.3.7
notebook                           6.0.3
numba                              0.50.1
numexpr                            2.7.1
numpy                              1.18.5
numpydoc                           1.1.0
olefile                            0.46
openpyxl                           3.0.4
packaging                          20.4
pandas                             1.0.5
pandocfilters                      1.4.2
paramiko                           2.7.1
parso                              0.7.0
partd                              1.1.0
path                               13.1.0
pathlib2                           2.3.5
pathtools                          0.1.2
patsy                              0.5.1
pep8                               1.7.1
pexpect                            4.8.0
pickleshare                        0.7.5
Pillow                             7.2.0
pip                                21.0.1
pipenv                             2021.5.29
pkginfo                            1.5.0.1
platformdirs                       2.2.0
plotly                             4.14.3
pluggy                             0.13.1
ply                                3.11
prometheus-client                  0.8.0
prompt-toolkit                     3.0.5
psutil                             5.7.0
py                                 1.9.0
pycodestyle                        2.6.0
pycosat                            0.6.3
pycparser                          2.20
pycurl                             7.43.0.5
pydocstyle                         5.0.2
pyecharts                          0.1.9.4
pyflakes                           2.2.0
Pygments                           2.6.1
pylint                             2.5.3
PyNaCl                             1.4.0
pyodbc                             4.0.0-unsupported
pyOpenSSL                          19.1.0
pyparsing                          2.4.7
pyproj                             3.0.1
pyreadline                         2.1
pyrsistent                         0.16.0
pyshp                              2.1.3
PySocks                            1.7.1
pytest                             5.4.3
python-dateutil                    2.8.1
python-jsonrpc-server              0.3.4
python-language-server             0.34.1
pytz                               2020.1
PyWavelets                         1.1.1
pywin32                            227
pywin32-ctypes                     0.2.0
pywinpty                           0.5.7
PyYAML                             5.3.1
pyzmq                              19.0.1
QDarkStyle                         2.8.1
QtAwesome                          0.7.2
qtconsole                          4.7.5
QtPy                               1.9.0
regex                              2020.6.8
requests                           2.24.0
retrying                           1.3.3
rope                               0.17.0
Rtree                              0.9.4
ruamel-yaml                        0.15.87
scikit-image                       0.16.2
scikit-learn                       0.24.2
scipy                              1.5.0
seaborn                            0.10.1
selenium                           3.141.0
Send2Trash                         1.5.0
setuptools                         49.2.0.post20200714
Shapely                            1.7.1
simplegeneric                      0.8.1
singledispatch                     3.4.0.3
sip                                4.19.13
six                                1.15.0
smart-open                         4.2.0
snowballstemmer                    2.0.0
sortedcollections                  1.2.1
sortedcontainers                   2.2.2
soupsieve                          2.0.1
Sphinx                             3.1.2
sphinxcontrib-applehelp            1.0.2
sphinxcontrib-devhelp              1.0.2
sphinxcontrib-htmlhelp             1.0.3
sphinxcontrib-jsmath               1.0.1
sphinxcontrib-qthelp               1.0.3
sphinxcontrib-serializinghtml      1.1.4
sphinxcontrib-websupport           1.2.3
spyder                             4.1.4
spyder-kernels                     1.9.2
SQLAlchemy                         1.3.18
stata-kernel                       1.12.2
statsmodels                        0.11.1
sympy                              1.6.1
tables                             3.6.1
tblib                              1.6.0
terminado                          0.8.3
testpath                           0.4.4
textblob                           0.15.3
threadpoolctl                      2.1.0
thulac                             0.2.1
toml                               0.10.1
toolz                              0.10.0
tornado                            6.0.4
tqdm                               4.47.0
traitlets                          4.3.3
typing-extensions                  3.7.4.2
ujson                              1.35
unicodecsv                         0.14.1
urllib3                            1.25.9
virtualenv                         20.7.2
virtualenv-clone                   0.5.6
watchdog                           0.10.3
wcwidth                            0.2.5
webencodings                       0.5.1
Werkzeug                           1.0.1
wheel                              0.34.2
widgetsnbextension                 3.5.1
win-inet-pton                      1.1.0
win-unicode-console                0.5
wincertstore                       0.2
wordcloud                          1.8.1
wrapt                              1.11.2
xlrd                               1.2.0
XlsxWriter                         1.2.9
xlwings                            0.19.5
xlwt                               1.3.0
xmltodict                          0.12.0
yapf                               0.30.0
zict                               2.0.0
zipp                               3.1.0
zope.event                         4.4
zope.interface                     4.7.1
In [34]:
import thulac

thu1 = thulac.thulac()  #默认模式
text = thu1.cut("易烊千玺太A了", text=True)  #进行一句话分词
print(text)
Model loaded succeed
易烊千玺_id 太_d A_a 了_u
In [37]:
text = thu1.cut("王一博水中唱跳", text=False)  #进行一句话分词
print(text)
[['王一博', 'np'], ['水中', 's'], ['唱', 'v'], ['跳', 'v']]
In [38]:
def cut_words(txt):
    text = thu1.cut(txt, text=False) 
    text = [i for i,j in text]
    return text

# flush print
import sys
def flushPrint(d):
    sys.stdout.write('\r')
    sys.stdout.write(str(d))
    sys.stdout.flush()
In [39]:
cut_words('王一博水中唱跳')
Out[39]:
['王一博', '水中', '唱', '跳']
In [40]:
wlist = []
for k, i in enumerate(df['热搜词']):
    if k % 100 ==0:
        flushPrint(k)
    text = cut_words(i)
    wlist.append(text)
141400
In [41]:
df['wlist'] = wlist
In [42]:
df
Out[42]:
排名 热搜词 wlist
0 1 谢娜的主持 [谢娜, 的, 主持]
1 2 跨年 [跨年]
2 3 易烊千玺太A了 [易烊千玺, 太, A, 了]
3 4 假唱 [假唱]
4 5 王一博水中唱跳 [王一博, 水中, 唱, 跳]
... ... ... ...
141444 30 一路走来你已经很棒了 [一路, 走, 来, 你, 已经, 很, 棒, 了]
141445 31 周深 Just like fire [周深, , Just, , like, , fire]
141446 37 2022年1月新规 [2022年, 1月, 新, 规]
141447 39 北京冬奥会中国体育代表团领奖服发布 [北京, 冬奥会, 中国, 体育, 代表团, 领奖服, 发布]
141448 44 时间的朋友 [时间, 的, 朋友]

141449 rows × 3 columns

In [43]:
df.to_csv(new_filename, index = False)
In [45]:
print(*df['热搜词'][:100])
谢娜的主持 跨年 易烊千玺太A了 假唱 王一博水中唱跳 跨年文案 重庆解放碑跨年 林郑月娥慰问香港警队 浙江卫视跨年节目单 死者家属不认同丽江反杀案撤诉 迪丽热巴 唱跳 晚安短信计划 悉尼烟花 东方卫视跨年 杨幂腾格尔王晨艺 野狼disco 2020头像 日本跨年 外滩跨年 2020本命年 湖南台女主持妆发 跨年晚会 一张照片告别2019 寒山寺钟声 广州塔跨年 梁静茹唱分手快乐 张靓颖连唱8首歌 最真实的跨年状态 荷兰没有改名 2020新年签 朱广权主持B站跨年 林峯张馨月结婚 幼儿园小朋友用矿泉水桶当鼓 元旦施行的新规 新年快乐 听林俊杰的串烧好过瘾 花泽香菜汪苏泷有点甜 我的跨年只是熬夜 红白歌会 跨年最佳地点 张雨绮与壹心解约 金在奂表演放错歌 元旦晚会表演踢木棍翻车 山东高铁 MBC歌谣大祭典 一个人跨年不香吗 成都高校免费请全校师生吃羊肉 中式婚礼服有多美 粥悦悦 郑爽回归微博 2020新年快乐 吴亦凡脖子 2020图片 2020新年第一个愿望 2020年 头像 华晨宇 新年表情包 2019年最后一天 宠爱 肖战跳舞 貂蝉猫影幻舞 不禁你 红白歌会 刘念 亲爱的新年好 杜富国写下新年快乐 北京卫视跨年节目单 李宇春表演途中擦掉口红 湖南卫视乱切镜头的原因 吴昕状态 香港民建联发起2020祝愿平安请愿 新年第一场升旗 欧阳娜娜 莅临现场 一封带着8个弹孔的入党申请书 花泽香菜的中文 王一博 专业动作请勿模仿 百余名老英雄被邀请回英雄营 吴亦凡方回应脖子红点 跟异性发生过最甜的事 朱一龙阿云嘎同框 那些陪你长大的歌曲 华晨宇 七重人格live 2019恋爱报告 艄公老师每天渡江上课 高天鹤刮胡子了 2020未来可期 杨幂的RAP 央视主持天团的2019 童子回应 Bella发文与高以翔告别 TFBOYS温拿五虎合唱 D社 很遗憾却又不后悔的事 苏打绿 蔡徐坤闪光条纹西装 防弹少年团新年祝福 边防官兵手脚并用爬到执勤点位 去年陪你跨年的人还在吗 2020有5个神奇的星期六 贺军翔 首批九零后30了
In [46]:
df[10000:]
Out[46]:
排名 热搜词 wlist
10000 11 钟南山建议疫情发展较快国家参考中国处置 [钟南山, 建议, 疫情, 发展, 较, 快, 国, 家, 参考, 中国, 处置]
10001 12 湖北监狱回应刑释离汉问题 [湖北, 监狱, 回应, 刑释, 离, 汉, 问题]
10002 19 武汉零感染小区 [武汉, 零, 感染, 小区]
10003 20 全身哪最易沾上新冠病毒 [全身, 哪, 最, 易, 沾, 上, 新, 冠, 病毒]
10004 23 复工后化的第一个妆容 [复工后化, 的, 第一, 个, 妆容]
... ... ... ...
141444 30 一路走来你已经很棒了 [一路, 走, 来, 你, 已经, 很, 棒, 了]
141445 31 周深 Just like fire [周深, , Just, , like, , fire]
141446 37 2022年1月新规 [2022年, 1月, 新, 规]
141447 39 北京冬奥会中国体育代表团领奖服发布 [北京, 冬奥会, 中国, 体育, 代表团, 领奖服, 发布]
141448 44 时间的朋友 [时间, 的, 朋友]

131449 rows × 3 columns

Network

In [72]:
def successive_list(alist):
    return [[alist[:-1][i], alist[1:][i]] for i in range(len(alist)-1)]
In [49]:
import networkx as nx
import itertools

G=nx.Graph()

for slist in wlist:
    if len(slist)>1:
        slist = [i  for i in slist if len(i) > 1]
        edgelist = successive_list(slist)
        for e1, e2 in edgelist:
            G.add_edge(e1, e2)
In [50]:
nx.info(G)
Out[50]:
'Name: \nType: Graph\nNumber of nodes: 66423\nNumber of edges: 293762\nAverage degree:   8.8452'
In [51]:
pr = nx.pagerank(G, alpha=0.9)
deg = dict(nx.degree_centrality(G))
dei = dict(nx.eigenvector_centrality(G))
dd = [(i, deg[i], dei[i], pr[i]) for i in deg]


dd = pd.DataFrame(dd, columns = ('behavior', 'Centrality','Eigenvector Centrality', 'PageRank'))
dd = dd.sort_values(by=['Centrality'], ascending = False)
dd = dd.reset_index()
dd[:20]
Out[51]:
index behavior Centrality Eigenvector Centrality PageRank
0 156 回应 0.039656 0.176483 0.003852
1 324 中国 0.033498 0.165230 0.003114
2 859 男子 0.020972 0.106993 0.002005
3 734 美国 0.019948 0.118025 0.001787
4 244 学生 0.016862 0.096399 0.001534
5 347 发现 0.016320 0.092660 0.001602
6 2225 女子 0.016290 0.088565 0.001551
7 1343 自己 0.015974 0.086216 0.001563
8 4801 确诊 0.014890 0.092082 0.001388
9 575 疫情 0.014664 0.102051 0.001264
10 107 北京 0.014589 0.096141 0.001296
11 96 第一 0.014558 0.085760 0.001400
12 721 女孩 0.013354 0.081934 0.001253
13 531 武汉 0.013113 0.094067 0.001156
14 262 10 0.012210 0.084636 0.001113
15 543 妈妈 0.011969 0.066160 0.001139
16 635 人员 0.011894 0.072732 0.001043
17 422 日本 0.010975 0.073312 0.001013
18 435 上海 0.010855 0.071559 0.000992
19 145 老师 0.010373 0.062352 0.000983
In [52]:
dd[20:40]
Out[52]:
index behavior Centrality Eigenvector Centrality PageRank
20 586 孩子 0.010358 0.060023 0.000983
21 2342 口罩 0.010268 0.072239 0.000936
22 2331 直播 0.010042 0.052506 0.001013
23 301 老人 0.010027 0.059504 0.000910
24 46 没有 0.010012 0.059152 0.000967
25 399 一个 0.009967 0.065582 0.000964
26 4260 病例 0.009831 0.067344 0.000888
27 195 20 0.009696 0.075187 0.000898
28 282 女生 0.009696 0.064082 0.000895
29 1710 女儿 0.009681 0.054035 0.000940
30 1114 全国 0.009650 0.069063 0.000845
31 335 公司 0.009545 0.062965 0.000904
32 2648 出现 0.009515 0.062689 0.000877
33 397 如何 0.009440 0.058836 0.000898
34 1828 可以 0.009440 0.048278 0.000914
35 255 世界 0.009154 0.053045 0.000885
36 194 医院 0.008898 0.070386 0.000797
37 1630 新增 0.008883 0.057963 0.000755
38 5898 冠肺炎 0.008777 0.051163 0.000919
39 577 要求 0.008566 0.063733 0.000760
In [63]:
print(*dd['behavior'][:200])
回应 中国 男子 美国 学生 发现 女子 自己 确诊 疫情 北京 第一 女孩 武汉 10 妈妈 人员 日本 上海 老师 孩子 口罩 直播 老人 没有 一个 病例 20 女生 女儿 全国 公司 出现 如何 可以 世界 医院 新增 冠肺炎 要求 医生 通报 全球 大学 儿子 感染 手机 工作 发生 现场 视频 韩国 建议 去世 舞台 病毒 宣布 朋友 男孩 员工 取消 发布 小时 司机 粉丝 事件 患者 30 为什 王一博 父亲 隔离 父母 河南 疫苗 学校 进入 12 最后 南京 暂停 高校 11 死亡 成都 所有 爸爸 广州 检测 高考 英国 印度 参加 游客 民警 拒绝 消防员 分钟 我国 湖北 造型 15 开始 奥运 到底 成功 明星 电影 体验 演员 100 大学生 生活 香港 道歉 新冠 小伙 喜欢 广东 可能 小区 母亲 男生 地铁 山东 预告 教师 重庆 恋爱 正式 四川 结婚 儿童 公布 冠疫苗 部分 姐姐 第二 奶奶 免费 我们 表情 14 机场 杭州 核酸 企业 可爱 网友 成为 医护 恢复 美元 大片 收到 16 禁止 西安 原因 今年 问题 护士 接种 时间 女性 防疫 再次 18 市民 全部 新疆 瞬间 浙江 深圳 少年 抗疫 居民 使用 游戏 生日 调查 全员 90 告别 开学 申请 计划 全面 50 13 小学生 40 感谢 接受 发文 意大利 一起 奥运会 推出 猫咪
In [64]:
plt.figure(figsize = (6, 6))    

plt.style.use('ggplot')
sns.scatterplot(data=dd, x="Centrality", y="PageRank")

plt.xlabel('$Centrality$', fontsize = 20)
plt.ylabel('$PageRank$', fontsize = 20)

plt.show()
In [65]:
from collections import defaultdict
import numpy as np

def plotDegreeDistribution(G):
    degs = defaultdict(int)
    for i in dict(G.degree()).values(): degs[i]+=1
    items = sorted ( degs.items () )
    x, y = np.array(items).T
    y_sum = np.sum(y)
    y = [float(i)/y_sum for i in y]
    plt.plot(x, y, 'bo')
    plt.xscale('log')
    plt.yscale('log')
    #plt.legend(['Degree'])
    plt.xlabel('$K$', fontsize = 20)
    plt.ylabel('$P(K)$', fontsize = 20)
    plt.title('$Degree\,Distribution$', fontsize = 20)
    plt.show()   
In [66]:
plt.style.use('ggplot')


plt.figure(figsize = (6, 6))    

plotDegreeDistribution(G)
In [67]:
G.remove_edges_from(nx.selfloop_edges(G))
In [68]:
g = nx.k_core(G,k=16)
nx.info(g)
Out[68]:
'Name: \nType: Graph\nNumber of nodes: 4662\nNumber of edges: 125208\nAverage degree:  53.7143'
In [69]:
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['Microsoft YaHei']  # 用来正常显示中文标签
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False  # 用来正常显示负号, 注意['SimHei']对应这句不行.

plt.figure(figsize = (16, 16), dpi = 300)    

nx.draw(g, with_labels = True, edge_color="grey", node_color='blue', rotate = True, node_size = 26)
plt.margins(x=0.2)

tfidf

In [84]:
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
corpus = [*df['热搜词'][:2000]]
vectorizer = TfidfVectorizer()
X = vectorizer.fit_transform(corpus)
print(vectorizer.get_feature_names())
print(X.shape)
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(2000, 2066)
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X.toarray()
Out[85]:
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       [0., 0., 0., ..., 0., 0., 0.],
       [0., 0., 0., ..., 0., 0., 0.],
       ...,
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       [0., 0., 0., ..., 0., 0., 0.]])
In [86]:
X.toarray().sum(axis=0)
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array([1.        , 1.        , 1.        , ..., 1.        , 1.        ,
       0.70710678])
In [87]:
data = {'word': vectorizer.get_feature_names(),
        'tfidf': X.toarray().sum(axis=0).tolist()}
df1 = pd.DataFrame(data)
df1.sort_values(by="tfidf" , ascending=False) 
df1
Out[87]:
word tfidf
0 00后女生体验真实进厂生活 1.000000
1 100秒看中国各地新年清晨美景 1.000000
2 100秒看美伊局势最新动态 1.000000
3 10岁男孩打台球一杆清台 1.000000
4 10年前刷屏的父子照 1.000000
... ... ...
2061 鼠年生肖邮票 1.000000
2062 鼠年耳饰 1.000000
2063 鼠年要多上一个月的班 1.000000
2064 鼠年限定杯 1.000000
2065 齐刘海 0.707107

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